基于年龄变化的商品推荐方法研究开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

随着电子商务的蓬勃发展和互联网技术的日益成熟，个性化推荐系统应运而生，并成为电商平台提升用户体验、提高商品销量的重要手段。

传统的推荐系统往往侧重于分析用户当前的兴趣偏好，而忽略了用户需求会随着时间推移而发生变化这一重要因素，尤其是在用户年龄增长这一自然规律的影响下，其消费观念、生活方式以及对商品的偏好都会发生显著改变。

例如，用户在年轻时可能偏好时尚潮流、价格低廉的商品，而随着年龄增长，逐渐倾向于追求品质生活、注重健康养生，对商品的需求也转向高品质、高性价比。

2. 本选题国内外研究状况综述

个性化推荐系统作为近年来研究的热点，吸引了国内外学者的广泛关注。

1. 国内研究现状

国内学者在个性化推荐系统领域取得了一定的成果，特别是在应用研究方面。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

本选题将针对传统推荐系统对用户年龄变化感知不足的问题，深入研究如何将用户年龄变化融入商品推荐模型，主要研究内容包括：

1. 主要内容

1.用户年龄变化模式挖掘:分析不同年龄段用户的消费行为特征，构建用户年龄与商品类别、品牌、价格等属性之间的关联规则，识别用户年龄变化对商品偏好的影响。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用定量分析和实验研究相结合的方法，具体步骤如下：
1.准备阶段:确定研究方向和目标，完成开题报告和文献综述。

收集并整理相关数据集，例如电商平台的用户行为数据、商品信息数据等，并对数据进行清洗和预处理。

2.用户年龄变化模式挖掘:采用统计分析、数据挖掘等方法，分析不同年龄段用户的消费行为特征，构建用户年龄与商品属性之间的关联规则，识别用户年龄变化对商品偏好的影响。

5. 研究的创新点

本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.研究视角新颖:将用户年龄变化作为关键因素，研究其对商品推荐的影响，为个性化推荐系统领域提供新的研究思路。

2.模型构建科学:综合运用多种数据挖掘和机器学习方法，构建能够反映用户年龄变化对商品偏好影响的演化模型，提高推荐结果的精准度。

3.算法设计个性化:根据用户年龄变化模式和偏好演化模型，设计个性化的推荐算法，为不同年龄段的用户提供更精准的推荐服务。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

[1]何向武,张维莎,陈波,等.融合年龄与多阶段偏好的跨域推荐[j].计算机科学,2022,49(4):25-33.

[2]李勇,盖坤,刘培玉,等.融合评论信息和动态用户兴趣的微博推荐方法[j].计算机应用,2022,42(3):810-817.

[3]李想,孟祥武,王希诚.基于双向注意力机制和年龄特征的序列推荐[j].计算机科学,2021,48(11):200-207.